import com.sun.org.apache.bcel.internal.generic.IF_ACMPEQ;

import java.util.Stack;

/**
 * 总结:
 *   稳定: 冒泡 直接插入排序
 *   不稳定:
 */

public class Sort {
    private static void swap(int[] array,int n,int m){
        int temp = array[n];
        array[n] = array[m];
        array[m] = temp;
    }
    /**
     * 直接插入排序(类似于整理牌的大小)
     *  时间复杂度:
     *   最坏: O(n^2) 逆序
     *   最好: O(n)  顺序
     * 稳定  当基本上有序时使用
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array){
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int temp = 0;
            for (int j = i-1; j >= 0; j--) {
                if (array[j+1] < array[j]){
                    temp = array[j+1];
                    array[j+1] = array[j];
                    array[j] = temp;
                }else {
                    break;
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 希尔排序
     * 原理:
     *  1.分组 组内直接插入排序
     *  2.将大量的杂乱数据拆分成多个进行排序 最后会趋于有序的数据
     * 大量数据情况下,略快于堆排序
     * @param array
     */
    public static void shellSort(int[] array){
        int gap = array.length / 2;
        while (gap != 0) {
            shell(array,gap);
            gap /= 2;
        }
    }
    public static void shell(int[] array, int gap){
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int temp = 0;
            for (int j = i-gap; j >= 0; j-=gap) {
                if (array[j+gap] < array[j]){
                    temp = array[j+gap];
                    array[j+gap] = array[j];
                    array[j] = temp;
                }else {
                    break;
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 选择排序  不稳定
     *  min: 用来找到未排序数据的最小值
     *  minIndex: 用来放未排序数据最小值的下标
     *  时间复杂度: O(n^2)
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int min = array[i];
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                if (min > array[j]){
                   min = array[j];
                   minIndex = j;
                }
            }
            array[minIndex] = array[i];
            array[i] = min;
        }
    }

    /**
     * 选择排序(优化后)
     * 同时找未排序数据中的 最小值和最大值
     *  时间复杂度依旧是: O(n^2)
     * @param array
     */
    public static void selectSort2(int[] array){
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while (left < right){
            int min = array[left];
            int max = array[left];
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left+1; i <= right; i++) {
                if (min > array[i]){
                    min = array[i];
                    minIndex = i;
                }

                if (max < array[i]){
                    max = array[i];
                    maxIndex = i;
                }
            }
            // 当最大值在left位置时,将最小值移到left位置时,最大值会被移走
            // 此处就是为了这种情况导致的乱序,修正了最大值下标
            if (maxIndex == left){
                maxIndex = minIndex;
            }

            array[minIndex] = array[left];
            array[left] = min;
            array[maxIndex] = array[right];
            array[right] = max;
            left++;
            right--;
        }
    }

    /**
     * 堆排序
     * 升序:
     *   创建大根堆,依次将堆顶元素和最后一个结点交换
     *   每次换完最后一个结点下标-1
     *   不稳定排序
     *   空间复杂度: O(1) 时间复杂度: O(NlogN)
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array){
        createBigHeap(array);
        int end = array.length-1;
        while(end >= 0){
            swap(array,0,end);
            shiftDown(array,0,end);// 此处传的是end 调整时并不改变end下标结点的值
            end--;
        }
    }

    public static void createBigHeap(int[] array){
        // array.length 本身就比最后一个结点大1
        // 2i+1 2i+2  因此要 -1-1
        for (int parent = (array.length-1-1) / 2; parent >= 0 ; parent--) {
            shiftDown(array,parent,array.length);
        }
    }
    public static void shiftDown(int[] array,int parent,int len){
        int child = 2 * parent + 1;// 求左孩子下标
        while(child < len){
            // 判断有没有 右孩子
            if (child + 1 < len && array[child] < array[child+1]){
                child++;
            }
            if (array[child] > array[parent]){
                swap(array,child,parent);
                // 继续向下调整
                parent = child;
                child = 2 * parent + 1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }
    /**
     * 冒泡排序
     *  时间复杂度:O(n^2)
     *    优化后的代码 在有序情况下 时间复杂度为:O(n)
     *  空间复杂度:O(1)
     * 稳定
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) {
            boolean flag = false;
            for (int j = 0; j < array.length -i - 1 ; j++) {
                if(array[j] > array[j+1]){
                    int temp = array[j];
                    array[j] = array[j+1];
                    array[j+1] = temp;
                    flag = true;
                }
            }
            if (!flag){
                break;
            }
        }
    }

    /**
     * 快速排序
     *  注意: 先走右边再走左边
     *  如果先走左边再走右边,会导致左边第一个值比基准值大
     *  时间复杂度: O(n^2)  O(NlogN)->理想情况
     *  有序情况下很慢!!
     *  空间复杂度:
     *     最好情况: O(logN)
     *     最好情况: O(N)
     *  不稳定
     * @param array
     */
    public static void quickSort(int[] array){
        quick(array,0, array.length-1);
    }

    private static void quick(int[] array,int left,int right){
        if (left >= right){
            return;
        }
        // 优化2: 当left和right区间比较小时 使用插入排序
        // 类似于二叉树 后面两层节点多,对前面的结点使用插入排序可以减少递归的次数
        if (right - left + 1 < 7){
            insertSort(array,left,right);
            return;
        }
        // 优化1:使用三数取中法进行优化
        int index = minNumIndex(array,left,right);
        swap(array,left,index);

        int pivot = partitionPointer(array,left,right);
        quick(array,left,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,right);
    }

    /**
     * Hoare版
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    public static int partitionHoare(int[] array,int start,int end){
        int key = array[start];// 记录基准的值
        int index = start; // 记录基准的下标
        while(start < end){
            // 取等号 是为了防止死循环
            while(start < end && array[end] >= key){
                end--;
            }
            while(start < end && array[start] <= key){
                start++;
            }
            swap(array,start,end);
        }
        // 此时start和end是相等的 与基准进行交换
        swap(array,index,start);
        return start;
    }

    /**
     * 挖坑法
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    private static int partitionHole(int[] array,int start,int end){
        int key = array[start];
        //int index = start;
        while(start < end){
            while(start < end && array[end] >= key){
                end--;
            }
            /*swap(array,index,end);
            index = end;*/
            array[start] = array[end];

            while(start < end && array[start] <= key){
                start++;
            }
            /*swap(array,start,index);
            index = start;*/
            array[end] = array[start];
        }
        array[start] = key;
        return start;
    }

    /**
     * 前后指针法
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     * @return
     */
    private static int partitionPointer(int[] array,int start,int end){
        int prev = start;
        int cur = start+1;
        while(cur <= end){
            if (array[start] > array[cur] && array[++prev] != array[cur]){
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,start);
        return prev;
    }

    /**
     * 快排优化:
     *  1.三数取中法
     *  2.选取随机值
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    public static int minNumIndex(int[] array,int left, int right){
        int mid = (left+right) / 2;
        if (array[left] < array[right]){
            if (array[mid] < array[left]){
                return left;
            } else if (array[right] < array[mid]) {
                return right;
            }else {
                return mid;
            }
        }else {
            if (array[mid] < array[right]){
                return right;
            } else if (array[left] < array[mid]) {
                return left;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }

    /**
     * 优化快排的 直接插入排序
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     */
    public static void insertSort(int[] array,int start,int end){
        for (int i = start+1; i <= end; i++) {
            int temp = 0;
            for (int j = i-1; j >= start; j--) {
                if (array[j+1] < array[j]){
                    temp = array[j+1];
                    array[j+1] = array[j];
                    array[j] = temp;
                }else {
                    break;
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 非递归实现的快排
     * @param array
     */
    public static void quickSort2(int[] array){
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        int pivot = partitionHole(array,left,right);

        if (pivot > left+1) {
            stack.push(left);
            stack.push(pivot-1);
        }

        if (pivot+1 < right) {
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(right);
        }

        while(!stack.empty()){
            right = stack.pop();
            left = stack.pop();
            pivot = partitionHole(array,left,right);
            if (pivot > left+1) {
                stack.push(left);
                stack.push(pivot-1);
            }

            if (pivot+1 < right) {
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(right);
            }
        }
    }

    /**
     * 归并排序
     *  时间复杂度: O(NlogN)
     *  空间复杂度: O(N)
     *  稳定
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array){
        mergeRecursion(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeRecursion(int[] array,int left,int right){
        if (left >= right){
            return;
        }
        int mid = (left+right) / 2;

        // 分解数组
        mergeRecursion(array, left, mid);
        mergeRecursion(array, mid+1, right);

        merge(array,left,right,mid);
    }

    /**
     * 合并数据
     * @param array
     * @param start
     * @param end
     * @param mid
     */
    private static void merge(int[] array,int start,int end,int mid){
        int[] tempArr = new int[end-start+1];
        int index = 0;// 数组下标
        int s1 = start;
        int s2 = mid + 1;

        while(s1 <= mid && s2 <= end){
            if (array[s1] <= array[s2]){
                tempArr[index++] = array[s1++];
            }else {
                tempArr[index++] = array[s2++];
            }
        }

        while (s1 <= mid){
            tempArr[index++] = array[s1++];
        }
        while (s2 <= end){
            tempArr[index++] = array[s2++];
        }

        for (int i = 0; i < tempArr.length; i++) {
            array[i+start] = tempArr[i];
        }
    }

    /**
     * 非递归实现 归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeNoRecursion(int[] array){
        int gap = 1;
        while (gap < array.length) {

            for (int i = 0; i < array.length; i += gap*2) {
                int s1 = i;
                int e1 = (s1+gap-1) <= array.length ? s1+gap-1:array.length-1;
                int s2 = (e1+1) <= array.length ? (e1+1) : array.length-1;
                int e2 = (s2+gap-1) <= array.length ? (s2+gap-1) : array.length-1;

                merge(array,s1,e2,e1);
            }

            gap *= 2;
        }
    }

    /**
     * 计数排序:
     *  类似于哈希表
     *  若存在 val 就使新数组下标为val的值+1
     *  最后只需要打印当前下标不为0的下标就可以了
     * 优化:
     *  找到最大值和最小值的区间,以确定建立新数组的大小
     * 时间复杂度: O(n+范围)
     * 空间复杂度: O(范围)
     * 稳定
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array){
        int max = getMax(array);
        int min = getMin(array);
        int len = max - min + 1;
        //System.out.println(len);
        int[] temp = new int[len];
        for (int i = 0; i < array.length; i++){
            temp[array[i]-min]++;
        }
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
            while (temp[i] != 0){
                //System.out.print((i+min)+" ");
                array[index] = i+min;
                temp[i]--;
                index++;
            }
        }
    }
    private static int getMax(int[] array){
        int max = 0;
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if (max < array[i]){
                max = array[i];
            }
        }
        return max;
    }

    private static int getMin(int[] array){
        int min = array[0];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if (min > array[i]){
                min = array[i];
            }
        }
        return min;
    }
}
